La quantification du risque opérationnel exige de traiter avec des ensembles de données qui présentent souvent des valeurs extrêmes qui ont un impact considérable sur les calculs de la VaR. Afin de tenir compte de ces effets, nous utilisons des distributions de valeurs extrêmes pour modéliser le comportement de queue de la fonction de répartition des pertes. Nous nous concentrons sur la distribution de Pareto généralisée (GPD) et utilisons une extension de la méthode POT pour estimer le paramètre de seuil de la GPD. Celui-ci sera calculée à l'aide du bootstrap et l'algorithme EM est utilisé pour estimer les paramètres de la distribution situées en-dessous du seuil. Nous montrons l'impact de la procédure d'estimation sur le calcul de la VaR en considérant d'autres méthodes d'estimation. Notre travail souligne également l'importance du choix de l'ensemble d'information proposé par les régulateurs pour calculer cette VaR et nous mettons en évidence une certaine incohérence avec les règles actuelles. En particulier, nous mettons en évidence un problème découlant de la granularité qui a récemment été évoqué par le Comité de Bâle sur le contrôle bancaire.